Wer sich aktuell mit dem Mainframe beschäftigt, kommt an einem Thema nicht mehr vorbei: KI-gestützte Entwicklungstools. Sie analysieren Code, schlagen Refactorings vor, machen jahrzehntealte Programme verständlicher und versprechen Produktivitätsgewinne, von denen man früher nur träumen konnte. Die Reaktionen darauf schwanken zwischen Begeisterung und Skepsis – und manchmal auch zwischen stiller Hoffnung und offener Angst.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, ob KI-Entwicklungstools auf dem Mainframe kommen. Sie sind längst da. Die eigentliche Frage ist: Was machen sie mit dem Berufsbild, mit dem Wissen und mit der Zukunft der Mainframe-Entwicklung?

Der Mythos vom „denkenden Werkzeug“

Beginnen wir mit einer der größten Fehlannahmen: KI nimmt Entwicklern das Denken ab. Diese Vorstellung hält sich hartnäckig, wird gern von Marketingfolien genährt und manchmal auch von selbsternannten Experten verstärkt. In der Praxis ist das Gegenteil der Fall.

KI-Tools beschleunigen Analyse, Strukturierung und Modernisierung. Sie helfen dabei, komplexe Zusammenhänge sichtbar zu machen und Alternativen aufzuzeigen. Aber sie treffen keine fachlichen Entscheidungen. Sie bewerten nicht, ob eine Änderung geschäftlich sinnvoll, regulatorisch zulässig oder betrieblich risikoarm ist. Gerade auf dem Mainframe, wo Geschäftslogik oft über Jahrzehnte gewachsen ist und Fehler reale wirtschaftliche Folgen haben, bleibt menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar. KI kann Vorschläge liefern – die Verantwortung bleibt beim Menschen.

Produktivität: Entlastung oder Illusion?

Unbestritten ist: KI-Entwicklungstools bringen Produktivitätsgewinne. Refactorings, Komplexitätsanalysen oder strukturelle Aufbereitungen historisch gewachsener Codebasen lassen sich deutlich schneller vorbereiten. Tätigkeiten, die früher Tage oder Wochen gedauert haben, können in Stunden angestoßen werden. Besonders in stark regulierten Branchen wie Banken oder Versicherungen ist das ein echter Vorteil. Änderungen werden transparenter, Risiken früher sichtbar und Reviews gezielter möglich.

Doch Produktivität darf nicht mit Vereinfachung verwechselt werden. Die Arbeit wird nicht weniger, sie wird anspruchsvoller. Weniger Zeit fließt in mechanische Codepflege, mehr in Analyse, Bewertung und Verantwortung. Genau hier verschiebt sich das Berufsbild.

Was bedeutet das für erfahrene Mainframe-Entwickler?

Für Seniorentwickler ist KI kein Angriff auf ihre Expertise, sondern eher eine Bestätigung ihres Wertes. Denn je besser ein Tool Vorschläge machen kann, desto wichtiger wird jemand, der diese Vorschläge einordnen kann. Architekturentscheidungen, Qualitätssicherung, fachliche Bewertung und das Erkennen von Seiteneffekten lassen sich nicht automatisieren. Die Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen, wird zur Schlüsselkompetenz. Erfahrung verliert also nicht an Bedeutung, sie wird sichtbarer.

Wer heute Mainframe-Expertise besitzt, wird künftig weniger als „Code-Schreiber“ gefragt sein, sondern stärker als Architekt, Mentor und fachlicher Entscheider.

Und was ist mit dem Nachwuchs?

Hier wird die Diskussion oft emotional. Die provokante Frage lautet: Brauchen wir überhaupt noch Juniorprogrammierer, wenn KI so viel übernehmen kann? Die Antwort ist eindeutig: mehr denn je.

KI senkt Einstiegshürden. Neue Entwickler können schneller produktiv werden, weil komplexe Programme besser erklärbar sind und Zusammenhänge sichtbar gemacht werden. Lernen findet früher am realen System statt und weniger im theoretischen Raum.

Das ist eine große Chance – aber auch ein Risiko. Ohne fundiertes Sprach- und Domänenwissen besteht die Gefahr, dass KI-Ergebnisse unkritisch übernommen werden. Schneller produktiv zu sein ersetzt keine Ausbildung. Im Gegenteil: Sie macht strukturierte Schulung noch wichtiger.

Der demografische Elefant im Raum

Unabhängig von KI steht die Mainframe-Welt vor einem bekannten Problem: Viele erfahrene Entwickler werden in den kommenden Jahren in den Ruhestand gehen. Die Systeme bleiben jedoch geschäftskritisch.

Ohne gezielte Nachwuchsgewinnung entsteht ein Wissensvakuum, das auch die beste KI nicht schließen kann. Implizites Wissen, historisches Verständnis und fachliche Intuition lassen sich nicht einfach „anlernen“, schon gar nicht automatisiert.

KI kann helfen, Wissen sichtbar zu machen. Sie kann es aber nicht ersetzen. Nachwuchsarbeit wird dadurch nicht überflüssig, sondern dringlicher.

Schulung: Weniger nötig oder mehr denn je?

Ein weiterer Trugschluss lautet: Wenn KI hilft, braucht es weniger Schulung. Tatsächlich steigt der Schulungsbedarf. Warum? Weil Entwickler heute nicht nur Programmiersprachen beherrschen müssen, sondern auch:

• KI-Ergebnisse interpretieren
• Grenzen und Fehlannahmen erkennen
• Risiken bewerten
• Governance- und Compliance-Anforderungen verstehen

Das sind zusätzliche Kompetenzfelder, die gezielt aufgebaut werden müssen. KI macht Ausbildung nicht einfacher, sondern komplexer – und damit auch wertvoller.

Fluch oder Segen?

Die Antwort ist unbequem, aber ehrlich: KI-Entwicklungstools sind weder Fluch noch Allheilmittel. Sie sind ein Verstärker. Sie verstärken gute Strukturen ebenso wie schlechte. Sie beschleunigen Wissen – oder Unsicherheit, wenn die Grundlagen fehlen.

Für Unternehmen bedeutet das einen klaren Perspektivwechsel. KI-Tools sind kein Ersatz für Know-how, sondern ein Enabler für modernes Lernen und nachhaltigen Wissenstransfer. Wer heute nur Tools einführt, aber nicht in Menschen investiert, verschiebt Risiken, statt sie zu reduzieren.

KI-Entwicklungstools verändern den Mainframe tiefgreifend. Nicht, indem sie Entwickler ersetzen, sondern indem sie ihre Rolle neu definieren. Weniger Handarbeit, mehr Verantwortung. Weniger Routine, mehr Entscheidung. Für Entscheider und Seniorentwickler ist das eine Chance – wenn sie bereit sind, Ausbildung, Nachwuchsarbeit und Governance genauso ernst zu nehmen wie die Technologie selbst.

Der Mainframe wird nicht einfacher. Aber er wird ehrlicher. Und genau das könnte sein größter Vorteil sein.

Über den Autor: Uwe Graf ist Lead Modernization Architect bei der EasiRun Europa GmbH und gilt auf LinkedIn als eine der profiliertesten Stimmen in Sachen Mainframe-Modernisierung. Seine Beiträge sind fachlich präzise, pointiert – und unverkennbar durch den kleinen Dino, der als Symbol für den Brückenschlag zwischen Tradition und Innovation steht. Für sein Engagement in der Mainframe-Community wurde er 2025 sowohl als IBM Champion als auch als „Influential Mainframer“ von planetmainframe.com ausgezeichnet